Голямата бръчка в изграждането на AI за много трилиони долари

Вижте всички тематики Връзката е копирана! Следвайте

Има един голям въпрос, който виси над софтуерната промишленост: какъв брой дълго в действителност ще продължат големите й вложения в AI инфраструктура?

Технологичните колоси харчат стотици милиарди долари за инфраструктура с изкуствен интелект - основно центрове за данни и чипове, които ги зареждат. Това е инвестиция, която те споделят, че ще сложи началото на ИИ да преразгледа нашата стопанска система, нашите работни места и даже нашите персонални взаимоотношения.

Само тази година се чака софтуерните компании да налеят 400 милиарда $ в финансови разноски, свързани с ИИ.

Част от това съвсем несъмнено ще сложи повтарящ се напън върху балансите на фирмите. А за фирмите, които зависят бъдещето си от AI, въпросът какъв брой постоянно ще би трябвало да надграждат или заменят усъвършенствани чипове е сериозен – изключително откакто има възходящ песимизъм по отношение на това дали AI ще създаде огромна възвръщаемост или задоволително бързо, с цел да възвърне както съществуващите вложения, по този начин и да покрие бъдещите разноски за инфраструктура.

Това подхранва опасенията към AI балон - терзания, че шумът към AI и разноските за AI не са в синхрон с същинската му стойност. Тези терзания идват, защото софтуерните акции на „ Великолепната седморка “ съставляват към 35% от цената на S&P 500, което повдига въпроси за това какво би означавал сривът на ИИ за стопанската система.

„ Степента, до която всичко това се трансформира в балон, частично зависи от продължителността на тези вложения “, сподели Тим ДеСтефано, асоцииран професор в бизнес учебното заведение McDonough в Джорджтаун.

Жизнен цикъл на чипа

Не е ясно какъв брой дълго най-хубавите графични процесори (GPU), чиповете, които най-често се употребяват за образование и обработка на AI, ще останат потребни.

Няколко механически специалисти споделиха пред CNN, че съгласно тях AI чиповете могат да се употребяват за образование на огромни езикови модели сред 18 месеца и три години. Но чиповете могат да продължат да се употребяват за по-малко интензивни задания още няколко години, прибавиха те.

За разлика от това, централните процесори (CPU), употребявани в обичайните центрове за данни без AI, нормално се сменят на всеки пет до седем години, споделиха специалистите.

Това частично се дължи на обстоятелството, че образованието на AI модели излага чиповете на доста напрежение и топлота, което ги износва по-бързо. Около 9% от графичните процесори ще се повредят в течение на една година, спрямо към 5% от процесорите, сподели Дейвид Бадер, професор по просвета за данни в Технологичния институт на Ню Джърси.

Следващите генерации AI чипове също бързо се усъвършенстват и стават по-ефективни, което значи, че може да не е икономично да продължите да изпълнявате AI работни натоварвания на по-стари чипове, даже в случай че те са функционални.

Различните специалисти оферират малко по-различни оценки. ДеСтефано сподели, че AI чиповете евентуално ще се скапват след към пет до 10 години приложимост, само че техният стопански живот е единствено към три до пет години.

Междувременно Bader пресмята, че GPU могат да се употребяват за образование на AI модели за 18 до 24 месеца. Но той сподели, че по-старите чипове към момента могат да се оправят със задания като обработката на запитвания от AI на потребителите, известни като умозаключения, за още към пет години, разширявайки тяхната стойност.

Nvidia, най-големият снабдител на AI чипове, споделя, че неговата софтуерна система CUDA разрешава на клиентите да актуализират софтуера на съществуващите чипове, евентуално забавяйки нуждата от надграждане до най-новия артикул.

Финансовият шеф на Nvidia Колет Крес сподели при последното позвъняване за приходите на компанията предишния месец, че графичните процесори, „ доставени преди шест години, към момента работят при цялостно потребление през днешния ден “ заради своята CUDA система.

Но без значение дали чиповете устоят две или шест години, софтуерните компании към момента са изправени пред същия въпрос: „ Къде ще дойдат приходите, които ще ви разрешат да възстановите в този мащаб? “ сподели Михир Кширсагар, шеф на клиниката за софтуерна политика в Центъра за политика на осведомителните технологии в Принстън.

Какво общо има това с AI балона?

Колкото по-бързо се разграждат чиповете, толкоз повече фирмите ще изпитват напън да видят възвращаемост от AI, с цел да финансират тяхната замяна.

И дълготрайното търсене на AI остава неразбираемо, изключително в светлината на отчетите от тази година, че множеството компании, внедряващи технологията, към момента не са видели изгоди за крайните си резултати. Корпоративните клиенти ще бъдат същинските производители на пари за AI фирмите, само че тези компании към момента измислят по какъв начин да употребяват технологията, с цел да генерират доходи или да понижат разноските, сподели Де Стефано.

„ Има търсене на генеративен AI от обособени консуматори... само че това не е задоволително за тези огромни компании за AI да възстановят капиталовите си разноски “, сподели той.

Майкъл Бъри, известният вложител зад „ The Big Short “, неотдавна предизвести за AI балон. Неговият мотив се основава частично на прогнозата, че софтуерните компании надценяват скъпия живот на своите вложения в чипове, което в последна сметка може да натежи върху облагите им.

Лидерите на AI също стартират да приказват по-открито по въпроса.

Главният изпълнителен шеф на Microsoft Сатя Надела сподели в подкаст изявление предишния месец, че компанията е почнала да разпределя вложенията си в инфраструктура, тъй че чиповете на нейния център за данни да не остареят в това време.